在生活起居和社會活動中，人體四肢發揮著重要作用，如力量承載、資訊傳遞等。而因卒中、外傷等原因導致癱瘓、知覺幾乎喪失的患者，則不能像正常人一樣隨心所欲地進行靈活的肢體動作表達。
腦電波能夠客觀地反映人的生理狀態，如情感、疲勞、專注度、所執行動作等，提取相應特徵即可對受試者運動意圖展開預測識別。當下，基於癱瘓病人腦電波信號進行運動意圖的檢測已得到了深入而廣泛的研究，即讓受試者大腦進行運動想像任務，例如想像自己某一肢體的運動，但實際該肢體保持不動，受試者只是進入單純的肢體運動想像場景，此時腦電波會出現相應特徵，提取出此類特徵即可展開受試者運動意圖的預測識別。
大多數科研人員專注于用盡可能多通道的腦電信號採集全面豐富的資訊，並借用複雜的演算法提取運動意圖特徵，以加大意圖預測的準確率。但這樣的操作使信號採集變得繁瑣，而且包含大量冗余資訊，增加了運算的複雜度，不利於實際應用中産品的便攜性和可穿戴性。
哈爾濱工業大學儀器科學與工程學院孫金瑋教授和他的團隊成員曹天傲、王啟松、劉丹、白鷗等人完成的一項科研課題“基於支援向量機—典型相關分析—通道篩選的運動想像通道選擇方法”，在保證運動意圖識別準確率處於一定範圍內的前提下，通過改進典型相關分析，對所採集腦電信號的大量通道開展權重分析，逐一判斷每個通道對實際運動意圖預測準確率的貢獻，並按照貢獻大小進行通道權重排序，定義通道的重要性；之後觀察高權重通道數的採集數量與最終運動意圖識別準確率的關係，結果發現利用約1/4的通道已經能達到令人滿意的識別率。而當通道數繼續增添時，準確率無明顯變化甚至出現下降趨勢。
相關論文12月14日線上發表在最新一期國際權威專業期刊《測量科學與技術》上，同時被收錄于英國皇家物理學會期刊平臺科學數據庫中。專家認為，這項理工醫相結合的研究成果為實現“意念控制”、造福癱瘓病人展現了光明前景。
專家評價指出，這一理工醫相結合的科研成果在傳統多通道腦電信號採集的基礎上另辟蹊徑，改進並建立了一種腦區最佳通道選擇策略，在保證大腦運動意圖識別準確性的同時，利用盡可能少的採集通道，以對頭腦中的運動想像動作給予準確預測。研究者還探究了不同腦區在執行運動想像任務時的活躍程度，從而為癱瘓病人的日常生活與意圖表達提供了更加高效的輔助方式，有望讓“意念控制”夢想成真。
